传感器与微系统
傳感器與微繫統
전감기여미계통
TRANSDUCER AND MICROSYSTEM TECHNOLOGY
2015年
7期
147-150
,共4页
无人机%Kalman滤波%强跟踪Kalman滤波%野值%新息
無人機%Kalman濾波%彊跟蹤Kalman濾波%野值%新息
무인궤%Kalman려파%강근종Kalman려파%야치%신식
UAV%Kalman filtering%strong tracking Kalman filtering%outlier%new information
由于受周围环境干扰和传感器短暂性失效等因素的影响,无人机风场测量数据中包含较大野值或成片野值,影响测量数据的准确性.根据无人机测风的特点,结合Kalman滤波算法、强跟踪滤波算法和抗野值修正算法的优点,通过对滤波发散趋势的分析,提出上述滤波算法的使用条件,构造了一种抗野值抑制发散滤波算法,并进行了实验论证.实验结果表明:该算法能有效克服野值对滤波造成的不良影响,具有良好的抗野值能力、跟踪能力,保证了滤波精度,可适用于无人机风场测量.
由于受週圍環境榦擾和傳感器短暫性失效等因素的影響,無人機風場測量數據中包含較大野值或成片野值,影響測量數據的準確性.根據無人機測風的特點,結閤Kalman濾波算法、彊跟蹤濾波算法和抗野值脩正算法的優點,通過對濾波髮散趨勢的分析,提齣上述濾波算法的使用條件,構造瞭一種抗野值抑製髮散濾波算法,併進行瞭實驗論證.實驗結果錶明:該算法能有效剋服野值對濾波造成的不良影響,具有良好的抗野值能力、跟蹤能力,保證瞭濾波精度,可適用于無人機風場測量.
유우수주위배경간우화전감기단잠성실효등인소적영향,무인궤풍장측량수거중포함교대야치혹성편야치,영향측량수거적준학성.근거무인궤측풍적특점,결합Kalman려파산법、강근종려파산법화항야치수정산법적우점,통과대려파발산추세적분석,제출상술려파산법적사용조건,구조료일충항야치억제발산려파산법,병진행료실험론증.실험결과표명:해산법능유효극복야치대려파조성적불량영향,구유량호적항야치능력、근종능력,보증료려파정도,가괄용우무인궤풍장측량.
